第五章 数据处理与可视化表达（单元说课稿）-2023-2024学年高一信息技术同步教材配套说课稿+说课稿（粤教版2019必修1）

第五章数据处理与可视化表达（单元说课稿）-2023-2024学年高一信息技术同步教材配套说课稿+说课稿（粤教版2019必修1）授课内容授课时数授课班级授课人数授课地点授课时间教学内容分析本节课的主要教学内容为第五章《数据处理与可视化表达》，主要包括数据的收集、整理、分析以及利用图表进行数据可视化表达的方法。本章节旨在帮助学生理解数据处理的流程，掌握利用表格、图表等工具进行数据展示和表达的基本技能。

教学内容与学生已有知识的联系主要体现在：学生在初中阶段已经接触过简单的数据处理和图表制作，具备一定的数据分析和可视化基础。本节课将在此基础上，深入讲解数据处理的方法和技巧，以及如何选择合适的图表进行数据展示，使学生在高中阶段能够更加系统和深入地掌握信息技术知识。粤教版2019必修1教材中，第五章内容与学生的实际生活紧密相连，有助于提高学生的学习兴趣和实际应用能力。核心素养目标1.信息意识：培养学生主动获取、处理和应用信息的意识，使其能够认识到信息在解决问题和决策过程中的重要性。

2.计算思维：通过数据处理与可视化表达的学习，发展学生的逻辑思维和批判性思维，提高其分析问题和解决问题的能力。

3.信息社会责任：教育学生遵循信息伦理，尊重个人隐私和数据安全，负责任地使用信息技术，培养其在数字化环境中健康、文明的信息行为。

4.数字化学习与创新：激发学生利用信息技术进行学习的兴趣，鼓励其创新性地使用数字工具进行信息的收集、处理和展示，提升其自主学习能力。学习者分析1.学生已经掌握了初中阶段的基础数据处理知识和简单的图表制作技能，如使用Excel进行数据录入和基础图表绘制。

2.高一学生通常对信息技术充满好奇，具备一定的自学能力和合作学习意愿。他们的学习风格多样，有的偏好动手实践，有的喜欢理论探究。在学习数据处理与可视化表达时，他们往往对能够直观展示数据规律的图表感兴趣，对于能够解决实际问题的案例更能够激发学习热情。

3.学生可能遇到的困难和挑战包括：对复杂数据处理流程的理解，如何选择合适的图表进行数据表达，以及在数据处理过程中可能会遇到的软件操作问题。此外，对于一些理论知识较强的内容，学生可能会感到抽象难以理解，需要通过具体案例和实操练习来加深理解。教学资源-硬件资源：计算机实验室、投影仪、白板

-软件资源：MicrosoftExcel、图表制作软件、数据分析软件

-课程平台：校园网络教学平台

-信息化资源：教学PPT、案例数据文件、教学视频

-教学手段：小组讨论、案例教学、实操演练、问题导向学习教学过程1.导入（约5分钟）

-激发兴趣：以一个生活中的实际问题为例，如“如何分析班级学生的身高体重数据”，引导学生思考数据处理在生活中的应用，激发学生的学习兴趣。

-回顾旧知：回顾初中阶段学习过的数据处理方法和图表类型，如条形图、折线图、饼图等，为学习新知识做好铺垫。

2.新课呈现（约30分钟）

-讲解新知：详细讲解数据的收集、整理、分析过程，以及如何选择合适的图表进行数据可视化表达。

-数据收集：介绍数据收集的途径和方法，强调数据质量的重要性。

-数据整理：讲解如何对收集到的数据进行清洗、排序和分类。

-数据分析：介绍数据分析的基本概念，如平均值、中位数、众数等，以及如何利用Excel进行数据分析。

-数据可视化：详细讲解不同类型图表的特点和应用场景，如柱状图、折线图、散点图、饼图等。

-举例说明：通过具体案例，如分析某地区的人口年龄分布，展示如何利用图表进行数据可视化表达。

-互动探究：学生分组讨论，分析案例数据，选择合适的图表进行展示，并分享展示效果。

3.巩固练习（约20分钟）

-学生活动：学生在计算机实验室，利用Excel软件对给定的数据进行处理和分析，尝试制作不同类型的图表。

-教师指导：教师在学生操作过程中，巡回指导，解答学生遇到的问题，提供操作建议。

4.课堂总结（约10分钟）

-总结本节课的主要内容，强调数据处理与可视化表达在实际生活中的应用价值。

-鼓励学生在日常生活中发现数据，运用所学知识解决问题。

5.作业布置（约5分钟）

-布置课后作业：让学生回家后，收集一组数据，如家庭月支出情况，利用所学知识进行分析，并制作相应的图表进行展示。

-强调作业的提交格式和截止时间，提醒学生按时完成作业。教学资源拓展1.拓展资源：

-数据处理相关书籍：《Python数据分析基础教程》、《R语言数据分析实战》

-数据可视化相关书籍：《数据可视化之美》、《用图表说话》

-在线课程平台：Coursera、edX上的数据分析与可视化相关课程

-学术论文：关于数据挖掘、大数据分析的最新研究论文

-数据来源：政府公开数据、企业开放数据、科研机构数据集

2.拓展建议：

-鼓励学生阅读数据处理和可视化的相关书籍，以加深对理论知识的理解。

-建议学生参加在线课程，通过实际操作练习，提升数据处理和可视化的技能。

-引导学生关注数据分析领域的最新动态，阅读相关学术论文，了解行业发展趋势。

-建议学生从公开数据源获取数据，进行实际的数据处理和可视化项目，将理论知识应用于实践。

-鼓励学生利用课余时间，学习Python、R等数据分析工具，提高自身的数据处理能力。

-提议学生尝试使用不同的图表制作工具，如Tableau、PowerBI等，探索更多数据可视化的可能性。

-建议学生参与学校或社区的数据分析竞赛，将所学知识应用于解决实际问题，同时提升自己的竞争力。

-鼓励学生建立自己的数据分析作品集，通过实际项目展示自己的数据处理和可视化能力。板书设计①数据处理流程：

-数据收集

-数据整理

-数据分析

②数据可视化表达：

-图表类型选择

-图表制作步骤

-图表解读技巧

③核心概念与术语：

-平均值、中位数、众数

-数据清洗、排序、分类

-柱状图、折线图、散点图、饼图反思改进措施（一）教学特色创新

1.结合实际案例进行教学，提高学生的兴趣和参与度，使理论知识更加生动有趣。

2.引入小组合作学习，鼓励学生互相交流讨论，培养学生的团队协作能力和沟通能力。

3.利用信息技术手段，如在线课程平台和数据分析软件，增加教学的互动性和实践性。

（二）存在主要问题

1.教学管理方面，课堂时间分配不够合理，导致部分内容讲解过于匆忙，学生消化吸收不足。

2.教学组织方面，部分学生参与度不高，可能是因为教学内容与学生的兴趣和生活实际脱节。

3.教学评价方面，评价方式较为单一，未能充分反映学生的综合能力和学习过程。

（三）改进措施

1.优化课堂时间分配，对于重点难点内容安排更多时间进行讲解和练习，确保学生能够充分理解和掌握。

2.加强教学内容与学生的生活实际的联系，通过更多贴近学生生